• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1162-1166
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• 2009

본 논문에서는 공간상의 한 점에 대한 연속시간 강우모델로 시간단위의 통계특성을 재현하는데 유용하다고 알려진 BLRPM(Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Model)을 이용하여, 측우기 자료를 포함하는 서울지점의 일강우 자료를 분해하고 지속시간별로 집성하여 모의된 시단위 단기 강우의 정량적 장기변화 특성을 분석해 보았다. 모의자료의 전이확률과 발생빈도 분석결과, 측우기 관측계열(CWK)에 비해 근대 우량계 관측계열(MRG)의 무강우 지속기간은 길어지고 강우지속기간은 짧아졌음을 알 수 있다. 이는 과거에 비해 근래의 강우지속기간이 짧아졌음을 의미하고, 근래 강우량의 양적증가와 같이 고려해 보면 근래의 강우강도가 과거보다 매우 높아졌음을 증명해 준다. 1960년대 전후로 구분한 자료계열(BCC와 ACC)에 대하여 지속시간별 모의 강우량의 평균과 분산의 비(증감률)를 월별로 비교한 결과, 전반적으로 9월이 증가의 정도가 가장 컸고 8월도 비교적 큰 증가 경향을 보였다. 그러나 6월은 오히려 약간 감소한 경향을 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.111-111
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• 2018

본 연구의 목적은 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM) 기법을 활용하여 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성 자료를 보정하고, 이를 격자기반 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)에 적용하여 보정된 자료의 효율성을 검토하는데 있다. 모형의 유출 해석은 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 하였으며, 2016년 10월에 발생한 태풍 차바에 대하여 GPM 자료와 CM 기법을 적용한 GPM 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 강우자료의 보정은 유역 내 위치한 21개 지점의 지상강우자료를 활용하였으며, 각각의 위성강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였다. 유출 결과는 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 유출용적지수(Volume conservation index, VCI)를 이용하여 산정하였다. 지상강우자료와 CM 기법을 통해 보정한 강우자료는 대기의 많은 영향을 받는 위성자료의 특성을 보정하여 공간유출 및 첨두유출을 합리적으로 재현할 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.75-75
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• 2021

본 연구는 기후변화에 따른 강우현상의 극한화에 대응한 도시치수규모 설정 방안에 대한 연구이다. 발생가능한 모든 강우상태를 강우지속시간과 강우량 매트릭스로 구성하고 모든 강우상태에 대한 침수규모를 사전에 산정한 후 도시침수 상태를 추정하는 2변수(강우량, 강우지속시간) 회귀식을 개발하였다. 치수규모 결정을 위해서 지금까지 사용해 오던 "발생빈도" 기준의 극치통계의 개념적, 공학적 의미를 재해석하여 물리적으로 의미가 있는 "침수 특성치" 기준으로 대전환하자는 것이다. 기술적으로 가능해졌기 때문이다. 도시유역의 침수를 정량적(침수심, 침수면적)으로 모의할 수 있는 방법을 제시하기 위한 침수상태의 기준이 될 침수특성치로는 관로첨두유출량, 최대침수면적, 침수총량, 평균침수심, 특정지점의 최대침수심, 특정지점의 침수지속시간 등 6가지를 선정하였다. 우리나라에서 발생가능한 모든 강우상태에 대한 침수 발생 가능성을 점검하여 침수특성치를 분석하고 해당 유역의 "물리적/사회적 특성"을 고려한 "사회적 합의"에 의해 "감당할 수 있는 피해의 정도"에 맞춘 도시유역 치수계획규모를 설정하는 방안을 확립하는 것이다. 또 결과로 구해지는 다음과 같은 형태의 유역별 침수특성치 산정식(2변수 회귀식)을 각 유역별로 구해 놓으면 기상예보(강우지속시간-강우량)에 따라 유역의 침수 특성치를 쉽게 추정하여 사전에 확립해둔 방재대책을 시행할 수 있게 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.200-200
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• 2022

본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.463-463
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• 2018

우리나라의 공공용수역에서는 오염배출규제 및 하수도 정비에 의한 점오염원 부하량의 삭감에 의해 수질개선이 진행되어 왔다. 그러나, 비점오염원부하는 상대적으로 증가하는 경향에 있음에도 불구하고 그것을 실증하기 위한 강우시의 오염부하유출의 관측은 충분히 실시되지 않고 있다. 본 연구에서는 영주댐 유입하천을 대상으로 강우시 유입 오염부하량 파악 및 수질변동모의 예측을 위한 기초자료 획득을 위한 강우시 유입부하량 특성 및 수질영향이 분석되었다. 영주댐의 조사지점은 석표교, 멀내교의 총 2개 지점으로 본류인 내성천, 지류인 토일천에 각각 1곳씩 선정하였다. 유입수 샘플링은 자동모니터링 장치를 설치하여 채수하였고, 유랑조사는 교각에 설치된 자동수위측정기를 이용하여 측정하였다. 조사기간은 누적 강우량 133mm가 내린 2017년 7월 2일부터 5일간 실시하였다. 수질 시료 분석결과, 비강우시대비 COD 및 영양염류 부하량이 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 토일천에서 채수된 시료의 경우 T-P는 비강우시 유입농도보다 최대 60배 높고, T-N은 비강우시에 비해 약 2.3배 높은 것으로 분석되었다. 강우유출 발생 시의 수질은 비강우시의 수질보다 COD 및 영양염류 부하량이 큰 폭으로 증가하였다. 비 강우시 유입되는 영양염류농도에 비해 강우시에는 강우강도에 비례하여 높은 농도의 인과 질소성분이 유입되고 있었고, 댐 저수량의 많은 부분이 강우시의 유입수량으로 채워지는 점을 고려할 때, 강우시 유입 수질이 댐 저수지 수질변화에 큰 영향을 주고 있을 것으로 판단된다. 영주댐 유역의 강우유출 특성은 강우유출이 시작 된 후, 수 시간 이내에 오염물질 농도가 급격히 증가하였고 유량의 증감속도와 유출량은 비례하였다. COD, 질소 계열 및 인 계열 물질의 유량과 비례한 증감을 확인하였다. 이를 통해 강우시 질소와 인의 유출이 강우량과 영향이 있음을 알 수 있었으나, 계절적인 유출 특성의 유무를 무시 할 수 없기 때문에 이에 대한 보다 상세한 조사 및 검토가 필요할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1226-1232
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• 2010

수문학적인 물의 순환은 여러 기상인자들과 영향을 주고 받으며 복합적으로 발생하는 자연현상이다. 이에 본 연구에서는 강우패턴에 의한 낙동강 본류 주요지점을 비교 분석하여 유출특성을 파악하였다. 또한 년간 강우량 변화에 따른 유출률 비교를 실시하였다. 선정된 지점은 연속적인 수위-유량관계곡선식이 개발되어 안정적인 시계열자료를 산출할 수 있는 지점으로 낙동강권역의 유역특성을 대표할 수 있는 진동 지점과 도시하천의 특성을 나타내는 금호강유역에 위치한 동촌 지점 및 남강댐 하류에 위치하여 댐방류량에 의한 하천유지유량이 발생하는 정암 지점을 선정하여 유출률분석을 실시하였다. 세 지점의 2008년 순유출률은 30% 내외의 유출률을 나타내고 있으며 주요 호우사상이 집중된 3/4분기의 경우 2007년과 비교하여 약 50% 가량의 작은 유출을 보이고 있다. 특히, 순유출량에 대한 순손실유량은 저 평수기로 대표되는 1, 2, 4분기에서 2007년에 비해 크게 높아지는 결과가 나타나는데 이는 저 평수기 토양 침투 및 증발에 의한 자연적인 손실과 가용하천유량이 적어짐에 따른 취수량의 유출량에 대한 양적 비율의 증가가 원인으로 파악할 수 있다. 2008년 낙동강권역의 순유출률은 2007년에 비해 낮아지는 결과를 나타내며 그 결과, 2008년 낙동강권역의 순유출률은 약 20%~40%의 순유출률을 나타내고 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.1
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• pp.111-118
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• 2020

The rainfall kinetic energy equation derived in the USA has been used in South Korea to quantitatively estimate the amount of soil erosion caused by rainfall for the past 40 years. It is critical to analyze the characteristics of rainfall kinetic energy that causes soil erosion from measured storm events in the study area because the characteristics depend on climate, region, and time. The purpose of this study is to analyze the characteristics in Seoul, South Korea, and the data of the Parsivel rain gauge measured in Seoul for 3 years was used for the current study. This study focuses on deriving the relationship between rainfall kinetic energy and rainfall intensity among the data measured by the Parsivel. The new rainfall kinetic energy equation in Seoul is proposed and compared with the previous equations used in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1258-1262
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• 2010

현재 비점오염원의 정량화를 위하여 정부에서는 지목별 모니터링을 통하여 원단위를 산정하고 있으며, 이를 이용해 수질개선을 위한 수질오염총량관리제를 더욱 효과적으로 운영 평가하기 위한 노력을 하고 있다. 특히, 전 국토의 70% 이상을 차지하고 있는 산림에서 발생되는 유출수에 대한 특성을 파악하는 것이 중요하다. 보통 산림 유출 특성은 모니터링을 수행하여 파악하는 것이 가장 정확한 방법이지만, 지형 작물 시간 강우 패턴 등의 다양한 조건에서 모니터링을 수행하는 것이 어렵다. 또한 지점선정 장비구입 인건비 등 많은 비용이 요구되어 모델링을 통해 시 공간적으로 유출 특성을 평가하고자 하는 연구들이 활발히 진행 중이다. 본 연구는 GIS에서 WEPP 모형의 구동이 가능하게 된 GeoWEPP 모형을 이용하여 활엽수림 침엽수림 혼효림에서 강우시 발생하는 유출량을 모의하여 실측 유출량과의 비교 평가를 통해서 GeoWEPP 모형의 정확성을 평가하는데 있다. 모델 평가를 위해 $R^2$와 Nash-Sutcliffe model Efficiency (NSE)를 사용하였다. 활엽수림 지점은 2009년 총 10개의 강우 발생으로부터 유출량이 산정되었는데, $R^2$와 NSE는 각각 0.98와 0.87로 나타났다. 침엽수림 지점은 14개의 강우 발생시 산정된 유출을 이용하여 모델을 평가하였는데, $R^2$와 NSE가 각각 0.91와 0.90으로 나타났다. 혼효림 지점은 총 10개의 강우 발생시 산정된 유출을 이용하여 모델을 평가한 결과 $R^2$와 NSE가 각각 0.98와 0.94로 나타나 GeoWEPP 모델이 임상별 유출량을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에서 보이는 바와 같이 GeoWEPP 모형이 임상별 유출특성을 매우 정확하게 예측할 수 있다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.15 no.2
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• pp.191-201
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• 2013

Landslide in Korea occurs generally in summer, and rainfall is a major factor to trigger landslides. This study evaluates the applicability of radar rainfall to estimate landslide occurs locally in mountainous area. Temporal changes in spatial distribution of rainfall is analyzed using radar data, and the characteristics of rainfall in landslide area during the landslide occurred in Inje, July 2006. This study shows radar rainfall field can estimate local landslides more precisely than the rainfall data from ground gauges.